北京地铁13号线扩能提升乘务计划编制

乘务计划是轨道交通系统运营的关键点,是建立在列车运行图的基础上所编制的工作计划,是将工作计划分配给司机的工作方法。乘务计划编制的质量直接关系到轨道交通的运营质量。针对北京地铁13号线扩能提升改造后运营人力与运力最优匹配问题,采用乘务计划编制模块化方法,从乘务方式、乘务性质、乘务模式三方面适应线路运营需求,并得出轮乘站设置在龙泽车站可实现13号线跨线运营最优方式,通过对包乘制、轮乘制四班三运转、轮乘制五班三运转、轮乘制综合班制进行分析得出综合班制在人力与运力方面为最优匹配。可适应13号线扩能提升改造后运营最优乘务计划编制方向。

考虑司机偏好的城市轨道交通乘务轮班模型

随着中国城市轨道交通的不断发展,线路运营里程逐渐增加,线路条件由单点出退勤变为多点出退勤.当城市轨道交通线路存在多出勤点多车场时,司机会产生某些偏好,如偏好在某个出勤点进行出退勤或不希望进行夜间转场等.针对这些问题,提出多出勤点多车场条件下影响司机工作效率和幸福度的3个偏好,分别为轮休偏好、夜早连乘偏好及出勤点偏好.构建考虑司机偏好的城市轨道交通轮班计划优化模型.以中国上海地铁某线路为例,进行乘务轮班数值实验与分析,证实模型有效.与传统人工编制方法相比,本模型在司机轮休需求、夜早连乘休息时间分配及出勤点偏好分配方面具有一定优势,可为城市轨道交通乘务轮班计划编制研究提供依据.

基于航班环的机组排班优化

机组排班计划是航空公司运营管理计划的重要组成部分,因其NP-hard特性常面临组合爆炸而难以求解。针对这一问题,提出一种基于航班环的优化模型。在第一阶段考虑执勤时空衔接约束与执勤始发终到约束,构建了航班间的航班环模型;在第二阶段设计了结合改进的深度优先搜索算法(depth-first search,DFS)以及贪心算法完成对模型的求解。此外,提出了列生成算法下受限主问题模型(restricted master problem model,RMP),并运用该模型完成实验验证算例的求解。

铁路客运乘务排班计划编制模型及算法

针对铁路客运部门对乘务排班计划编制的问题,分析了车次、交路、乘务员、乘务工时之间的关系.在已知乘务员标准月度乘务工时的前提下,以交路和乘务工时为主要约束条件,以减少乘务班组、降低乘务费用为优化目标,建立客运乘务排班计划编制模型.根据车次之间到发站、到发时间的接续关系,求解符合乘务工时的车次与交路匹配的可行性路径集合,以该集合为基础,提出了求解模型,并设计了基于遗传算法的模型求解算法.通过对某一客运段的车次、班组数据进行算例分析,仿真实验,验证了所提出模型和设计算法可有效解决客运乘务排班计划的编制问题,可降低乘务费用.

基于蚁群算法的客运专线乘务交路计划编制方法研究

乘务交路计划的编制是乘务计划编制智能化的关键。简述客运专线乘务交路计划编制问题,在将其转化为一类特殊的旅行商问题(TSP)的基础上,建立了该问题的数学模型。改进了最大最小蚂蚁系统(MMAS,max-min ant system),提出用K-MMAS算法求解该数学模型。以京津城际客运专线相关数据为背景对该算法进行仿真,验证了算法的有效性。

综合调度仿真系统中的机车乘务计划的编制

机车乘务计划是综合调度仿真系统中运输计划子系统的重要组成部分。在分析机车乘务计划基本内容的基础上,确定计划编制的主要流程和编制要求,探讨采用SE(Simulated Evolution)的启发式算法,以及乘务基地的设置方式等系统有关因素。

高速铁路单循环乘务排班计划编制模型与算法

乘务计划是高速铁路运输组织的基本计划之一,而乘务排班计划又是乘务计划的重要组成部分。本文研究高速铁路单循环形式乘务排班计划编制问题,建立以乘务交路总接续时间最短和冗余时间分布最均衡的双目标优化模型,设计基于动态启发式信息的蚁群优化算法。算例表明:求解算法对编制单循环乘务排班计划是有效的。

基于等价交路组合的乘务值乘计划优化

根据乘务值乘计划的优化性与乘务交路的排列顺序不是一一对应的特性,提出等价交路组合的概念。通过构建接续网络刻画部分交路接续关系,在此基础上,基于等价交路组合设计了求解乘务值乘计划的启发式优化方法。以广深线数据为例,对提出的优化方法进行验证,并分析了不同乘务规则取值对需要的乘务员数量的影响。

中国船员发展战略规划设计与实施研究

船员职业良好发展对"一带一路"战略实施及海洋强国建设起到不可忽视的作用。然而,我国船员在发展过程中面临着高素质船员缺乏、船员职业吸引力下降等突出问题。为解决上述问题,文章拟定了"建设船员强国,构建船员发展新常态"的中国船员发展战略规划中长期总目标,提出了7个可以较好反映战略规划实施情况的指标。然后,从"船员队伍建设、市场体制机制建设、市场开放与公共服务建设、市场法规和监管体系建设"这四个方面分析了中国船员发展战略主要内容。最后,从战略规划实施方式和搭建船员人才集聚与配置平台两个方面对船员发展规划实施构想进行探索。

空间站应用的发展及存在问题

简要介绍了国外载人空间站应用的发展和"国际空间站"应用的现状,重点总结和分析空间站应用面临的挑战性问题,包括应用人时不足,建设进度推迟,有效载荷配置不到位,运输能力不够,供电欠缺,设备和器材无序安装与存放,缺少合理建造与应用的综合规划和协调程序,以及潜在的设备故障与人为失误,同时,给出了解决这些问题的思路和途径。

基于现代学徒制的“卓越船员”人才培养模式研究

现代学徒制是培养学生专业技能,提高动手实践能力的有效方式。当前船员培养过程中出现课程导向滞后船员需求、内容脱离船员岗位要求、教师指导脱离学徒制本色等问题,从根本上制约了现代船员培养质量的提高。基于现代学徒制理念,探索实施具有产教深度融合、双导师育人、岗位培养、工学交替特征的现代船员教育,将对改变当前船员培养现状,提高培养质量,具有积极的现实意义。

轮乘制下的铁路乘务排班系统

针对铁路乘务制度由包乘制改为轮乘制,建立基于回溯算法的乘务排班系统,完成乘务计划快速自动编排,降低乘务成本。

美国重返月球计划

介绍执行美国重返月球计划的新型载人探测飞行器、月球登陆器以及航天飞机衍生型运载火箭;描述美国重返月球任务的飞行路线图,并对该计划的进度进行了介绍。

基于新版船员规划的航海类高职院校的思想政治教育方法的探索

随着我国经济社会进入新常态,高职在校准船员的思想政治教育出现了一些新问题,文章根据交通部首次出版的«中国船员发展规划(2016—2020年)»和思想政治教育的基本指导思想,提出五种提高航海类高职学生的思政教育效果的策略方法,旨在为航海思政教育提供一些思路.

基于A算法的虚拟船员路径规划仿真

为合理规划船舶操纵模拟器中虚拟船员的行走路径,使得虚拟船员能够沿一条无障碍路径行走,使用OpenSceneGraph(OSG)三维渲染引擎实现船舶操纵模拟器中虚拟船员的路径规划仿真。采用分层几何建模的方式建立满足真实感的虚拟船员几何模型,通过关键帧动画实现对虚拟船员的行走动作控制;对A*算法进行研究,将其应用到虚拟船员路径规划当中。在船舶操纵模拟器中的测试结果表明,所做工作能够实现虚拟船员的路径规划,仿真效果较好。

城市轨道交通乘务夜早任务搭配模型研究

乘务夜早任务连乘是我国城市轨道交通(以下简为"城轨")乘务普遍采用的轮转策略。编制良好的乘务夜早任务搭配方案可保证乘务员工作的均衡性和安全性。根据城轨乘务夜早任务连乘需求,建立了相应的最优分配模型(NMC模型),设计了夜早连乘任务综合费用函数,并结合传统的匈牙利算法对NMC模型进行了求解。以某地铁线路为例,进行了算例分析。结果表明,NMC模型所编制的夜早连乘方案能够满足现场需求,可提高乘务夜早任务搭配的效率。

基于TSP问题思想的城市轨道交通乘务排班计划研究

乘务排班计划作为城市轨道交通运输组织与规划中的重要一步,其编制合理性关系着列车开行方案、列车运行图以及车底运用计划能否高效实现。将TSP问题思想应用于城市轨道交通排班计划的核心步骤中,考虑乘务规则、时间标准、运营限制等影响因素,以乘务工作班内乘务作业段间接续时间最小为目标构建乘务排班计划优化模型。将乘务作业段转化为附带时空属性的节点,节点间接续关系转化为弧,从而将乘务工作班的生成转化为类TSP问题。为减少搜索解时的盲目性与匹配时的无效性增加选择节点的方式,设置虚拟点和双路径表来划分乘务工作班,并设计蚁群算法求解。以某地铁线路为实例进行分析,结果显示平均接续时间为70.97 min,平均工作时间为246.14 min,平均工作班时间为307.11 min,证明该模型与算法的有效性。

基于改进蚁群算法的铁路乘务交路计划的编制

针对提高铁路乘务交路计划编制质量和效率的问题,将乘务交路计划编制问题抽象为单基地、均衡行驶路程的多旅行商问题(MTSP),引入均衡因子,建立了以乘务交路用时少和子乘务交路间任务均衡为目标的数学模型。针对该模型提出了一种双重策略蚁群优化算法,该算法首先构建满足时空约束的解空间,分别对乘务区段节点和接续路径设置信息素浓度,然后采用双重策略状态的转移概率,使蚂蚁遍历所有乘务区段,最终找到符合乘务约束规则的子乘务交路。最后运用广深线城际铁路数据对设计的模型及算法进行检验,经与遗传算法的实验结果对比分析表明:在相同的模型条件下,运用双重策略蚁群优化算法编制的乘务交路计划乘务交路个数减少了约21.74%、乘务交路总时长降低了约5.76%、交路超劳率为0。运用所设计的模型和算法编制乘务交路计划能够减少乘务计划交路时长,均衡工作量,避免产生超劳交路。

基于改进蚁群算法的铁路乘务排班计划编制

为了提升铁路乘务排班计划编制的质量和效率,将乘务排班计划编制问题抽象为单基地、考虑中途休息的多旅行商问题(MTSP),建立以排班周期最小、乘务交路间冗余接续时间分布最均衡为优化目标的单一循环乘务排班计划数学模型,并针对该模型提出了一种启发式修正蚁群算法。首先,构建满足时空约束的解空间,分别对乘务交路节点和接续路径设置信息素浓度;然后,确定基于修正的启发式信息,规定蚂蚁按乘务交路顺序依次出发,使蚂蚁遍历所有乘务交路;最后,从不同的乘务排班方案中选择最优的排班计划。以广深城际铁路为例对所提模型及算法进行验证,并与粒子群算法进行对比。实验结果表明:在相同的模型条件下,采用启发式修正蚁群算法编制的乘务排班计划平均月工时降低了8.5%,排班周期降低了9.4%,乘务人员超劳率为0。所提模型和算法能够压缩乘务排班周期,降低乘务成本,均衡工作量,避免乘务人员超劳。

乘务员运用计划编制模型与计算方法的研究

分析铁路在轮乘制方式下编制乘务员运用计划的方法,提出以运行图为基础数据,建立乘务日计划编制的多目标数学模型,运用回溯搜索算法对模型进行求解,并给出了算法的基本步骤。以京沪高速铁路为例,将研究成果运用于列车服务信息系统的乘务子系统中,验证了模型与算法的正确性。